Google DeepMind resmi meluncurkan Gemini Decisions API pada Rabu, 11 November 2026, bersama model baru Gemini Decision 1. Model ini dirancang bukan untuk menulis teks, melainkan untuk mengambil keputusan: menjawab hingga 1.000 pertanyaan tentang bahan yang sama dalam satu permintaan. 🔗 Google DeepMind
Peluncuran ini menandai pergeseran penting dalam cara AI dipakai di dunia kerja. Model generatif selama ini menghasilkan jawaban panjang, sementara Decision 1 justru mengembalikan probabilitas dan skor keyakinan agar aplikasi bisa langsung bertindak. 🔗 VentureBeat
Cara Kerja: Satu Input, Seribu Penilaian
Gemini Decision 1 membaca satu input bersama yang bisa berisi teks, gambar, audio, video, dan PDF sekaligus, dengan batas 262.144 token yang mencakup bukti bersama beserta instruksi dan pilihan untuk semua pertanyaan. Model ini tidak menghasilkan teks token demi token, melainkan menilai semua opsi jawaban dalam satu forward pass. 🔗 Google DeepMind
Ada tiga jenis pertanyaan yang didukung. Pertanyaan ya/tidak mengembalikan probabilitas suatu kondisi benar, pertanyaan pilihan ganda memilih dari 2 hingga 255 opsi beserta probabilitas masing-masing, dan pertanyaan rubrik memberi skor berbobot pada skala yang ditentukan pengembang. 🔗 VentureBeat
Setiap jawaban disertai skor keyakinan dari 0 hingga 1. Aplikasi bisa memakai skor itu untuk meneruskan kasus yang meragukan ke peninjau manusia atau meminta model lain menilai ulang. Pertanyaan-pertanyaan dalam satu permintaan dievaluasi secara independen, sehingga menambah atau menghapus satu pertanyaan tidak mengubah jawaban yang lain. 🔗 Google DeepMind
Harga dan Kecepatan
Google mematok harga US$0,10 per satu juta token input, dengan output gratis karena model ini tidak menghasilkan token keluaran sama sekali. Input bersama hanya ditagih sekali per permintaan, berapa pun jumlah pertanyaan yang diajukan; setiap pertanyaan hanya menambah token instruksinya sendiri. 🔗 Google DeepMind
Soal kecepatan, Google melaporkan latensi ujung-ke-ujung 150–250 milidetik untuk input hingga 16 ribu token, dengan komputasi model 50–100 milidetik. Latensi itu nyaris tidak berubah saat jumlah pertanyaan naik dari satu menjadi 100. 🔗 VentureBeat
Sebagai gambaran biaya, satu permintaan 5.000 token untuk 1.000 catatan berharga sekitar US$0,50. Dua puluh panggilan terpisah yang masing-masing mengirim ulang catatan yang sama akan menelan biaya sekitar US$8,10 untuk jumlah catatan yang sama. 🔗 VentureBeat
API ini tersedia melalui Gemini Developer API pada endpoint v1beta, dengan tingkat gratis di Google AI Studio untuk pembuatan prototipe. Dukungan untuk Gemini di Google Cloud masih akan datang. 🔗 Google DeepMind
Benchmark: Unggul di JevBench, Kalah di Dua Uji
Dalam benchmark peluncuran Google, Gemini Decision 1 memimpin lima dari tujuh pengujian yang dijalani keempat model. Model ini mencetak 92,2 persen pada JevBench, di atas GPT-6 Luna yang mencapai 90,9 persen dan Jev 1.14 dari TypeSafe di angka 90,0 persen. Angka-angka ini adalah klaim Google sendiri dan belum diverifikasi pihak independen. 🔗 VentureBeat
TypeSafe masih unggul pada dua uji khusus. Jev memimpin pada benchmark tugas browser Mind2Web Multimodal dengan 86,8 persen berbanding 86,2 persen, serta pada When2Call yang menguji keputusan pemakaian alat, 82,0 persen berbanding 79,9 persen. 🔗 VentureBeat
Decision 1 juga mencatat kesalahan kalibrasi terendah dalam perbandingan Google, 0,0250, kira-kira setengah dari Jev yang 0,0494. Kalibrasi mengukur seberapa dekat skor keyakinan model dengan tingkat kebenaran sebenarnya, dan penting ketika ambang keyakinan menentukan berapa banyak kasus yang sampai ke peninjau. 🔗 VentureBeat
Namun, penilaian independen memberi gambaran yang lebih berimbang. Artificial Analysis Decision Index v2.1 menempatkan Gemini di peringkat kesembilan dari 18 model saat peluncuran, di bawah Jev 1.14 dan Drex Max v1.1. 🔗 VentureBeat
Pasar Model Keputusan Makin Ramai
Google bukan pemain pertama di kategori ini. OpenAI sudah menjadikan Decisions API-nya tersedia umum pada 22 Oktober 2026, dengan GPT-6 Luna sebagai satu-satunya model yang didukung, batas 400 pertanyaan per permintaan, dan harga yang sama: US$0,10 per juta token input tanpa biaya output. 🔗 VentureBeat
Amazon menawarkan jalur berbeda lewat Strands Decider 2B yang dirilis pada Oktober 2026, dengan bobot terbuka di bawah lisensi Apache 2.0 sehingga pengembang bisa menjalankannya di infrastruktur sendiri. TypeSafe mematok Jev 1.14 lebih murah, US$0,042 per juta token input, juga dengan output gratis. 🔗 VentureBeat
Keunggulan Gemini Decision 1 ada pada jangkauan multimodal dan batas 1.000 pertanyaan per panggilan, jauh di atas 400 milik OpenAI. Kelemahannya, untuk saat ini tidak ada context caching maupun Batch API, sehingga input bersama yang dipakai berulang ditagih penuh setiap kali. 🔗 VentureBeat
Apa Artinya bagi Pengembang
Contoh kasus yang paling menjelaskan adalah sistem klaim asuransi. Satu permintaan bisa mengirim formulir yang dipindai, foto kerusakan, dan catatan panggilan pelanggan, lalu model menilai antrean mana yang harus ditangani pertama, apakah ada bukti yang hilang, dan seberapa mendesak suatu tinjauan. 🔗 VentureBeat
Di dalam Google sendiri, model ini sudah dipakai untuk perutean model dinamis di Gemini Notebook, yang menurut Google memangkas latensi kueri rutin hingga 40 persen, serta untuk lapisan keamanan alat MCP di Google Search. 🔗 Google DeepMind
Ke depan, perilaku seperti ini berpotensi menjadi standar perangkat lunak untuk industri yang menuntut akuntabilitas dan kecepatan, mulai dari keuangan, asuransi, hingga layanan pelanggan. Yang jelas, kompetisi kini tidak lagi hanya soal kapasitas bahasa, tetapi juga soal kecepatan dan keandalan penilaian bisnis. 🔗 VentureBeat
Fakta Utama
- Model: Gemini Decision 1 dari Google DeepMind, diluncurkan melalui Gemini Decisions API pada 11 November 2026. 🔗 Google DeepMind
- Kapasitas: hingga 1.000 pertanyaan tentang bahan yang sama dalam satu permintaan; batas input 262.144 token multimodal. 🔗 Google DeepMind
- Harga: US$0,10 per satu juta token input, output gratis. 🔗 Google DeepMind
- Latensi: 150–250 milidetik ujung-ke-ujung untuk input hingga 16 ribu token. 🔗 VentureBeat
- Benchmark: 92,2 persen pada JevBench, di atas GPT-6 Luna (90,9 persen) dan Jev 1.14 (90,0 persen); Jev unggul di Mind2Web Multimodal (86,8 vs 86,2 persen) dan When2Call (82,0 vs 79,9 persen). Angka dari Google, belum diverifikasi independen. 🔗 VentureBeat
- Kalibrasi: kesalahan kalibrasi 0,0250, kira-kira setengah dari Jev (0,0494). 🔗 VentureBeat
- Pesaing: OpenAI Decisions API dengan GPT-6 Luna (tersedia umum 22 Oktober 2026, maks 400 pertanyaan), TypeSafe Jev 1.14 (US$0,042 per juta token), dan Amazon Strands Decider 2B (bobot terbuka, Oktober 2026). 🔗 VentureBeat
Sumber
- Google DeepMind, "Gemini Decisions API: Fast multimodal decisions", 11 November 2026. 🔗 https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-decisions-api/
- VentureBeat, "Google's Gemini Decision 1 model scores up to 1,000 questions in one API call", 11 November 2026. 🔗 https://venturebeat.com/technology/googles-gemini-decision-1-model-scores-up-to-1-000-questions-in-one-api-call
Tidak ada komentar:
Posting Komentar